## Optimasi Steganografi Berbasis Citra Digital Menggunakan Modifikasi Bit
Lyntom Irfan D. 1 , Arief Bramanto Wicaksono Putra 2 , Achmad Fanany Onnilita Gaffar 3
1,2,3 Politeknik Negeri Samarinda
1 Lyntom.Irfan.D@gmail.com, 2 ariefbram@gmail.com, 3 onnygaffar212@gmail.com

## ABSTRAK
Keamanan  dan  kerahasiaan  menjadi  aspek  yang  sangat  penting  bagi  pengguna  teknologi  informasi.  Untuk menghindari  pesan  yang  dikirimkan  jatuh  pada  pihak-pihak  yang  tidak  berkepentingan  dan  terjadi penyalahgunaan  terhadap  pesan.  Banyak  cara  yang  dapat  dilakukan  untuk  menyembunyikan  data  atau  pesan yang akan dikirim. Salah satunya adalah steganografi. Steganografi adalah teknik  menyisipkan pesan ke media lain,  sehingga  pesan  tersebut akan  tersembunyi  dan  yang akan  nampak adalah  media  lain untuk  menyisipkan pesan.  Steganografi  memerlukan  pesan  dan  cover.  Cover  adalah  media  yang  digunakan  untuk  menyisipkan pesan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyisipkan  pesan  berupa  citra  ke  dalam  cover  berupa  citra  dengan format  JPG  dan  PNG.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  Least  Significant  Bit  (LSB)  sebagai  metode penyisipan dan metode modifikasi bit untuk mengoptimalkan kinerja LSB dalam menyisipkan pesan 1 hingga 4 bit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa proses penyisipan citra berdasarkan unjuk kerja koefisien korelasi dan PSNR menunjukkan jumlah bit terbaik dalam proses penyisipan adalah berjumlah 1 bit. Pada proses ekstraksi citra pesan berdasarkan unjuk kerja koefisien korelasi dan MAPE menunjukkan jumlah bit terbaik dari proses penyisipan  adalah  berjumlah  4  bit.  Sedangkan  format  terbaik  adalah  jika  citra  cover  dan  citra  pesan  dalam format  PNG.  Disimpulkan,  semakin  banyak  bit  yang  disisipkan  maka  kualitas  cover  akan  semakin  menurun tetapi hasil ekstraksi semakin tinggi tingkat keberhasilannya dalam kembalinya pesan.
Kata Kunci : Steganografi, Least Significant Bit (LSB), Modifikasi Bit, Koefisien Korelasi, Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Mean Absolute Percentage Error (MAPE)

## ABSTRACT
Security and confidentiality are very important aspects for users of information technology. To avoid messages that are sent falling on unauthorized parties and news occurs on the message. There are many ways that can be done for housing data or messages to be sent. One of them is steganography. Steganography is a technique of inserting messages into other media, so that the message will be hidden and what will appear is other media to insert  messages.  Steganography  requires  a  message  and  cover.  Cover  is  the  medium  used  to  enter  messages. This study aims to include a message in the form of an image on the cover in the form of an image in JPG and PNG  formats.  In  this  study,  using  the  Least  Significant  Bit  (LSB)  method  as  the  insertion  method  and modification  method to optimize the LSB performance in inserting messages of 1 to 4 bits. From the results of research on the insertion with cover images and message images using PNG format based on information and PSNR  shows  the  best  number  of  bits  with  1-bit  message  insertion  while  in  the  process  of  extracting  message images from cover images that have gone through the insertion process using PNG format based on cooperation and  MAPE  shows  best  bit  count  with  4  bit  message  insertion.  Decrease,  the  more  bits  that  are  inserted,  the quality cover will decrease but the extraction result is the higher the quality increase in the return message. Keywords:  Steganography,  Least  Significant  Bit  (LSB),  Modified  Bit,  Correlation  coefficient,  Peak  Signal  to Noise Ratio (PSNR), Mean Absolute Percentage Error (MAPE)

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  saat ini  telah  banyak  berkembang  dan  memberikan kemudahan dalam kehidupan manusia.
Perkembangan  teknologi  jaringan  dan  internet memungkinkan  setiap  orang  untuk  saling  bertukar pesan.  Pada  umumnya  keamanan  dan  kerahasian menjadi  aspek  yang  sangat  penting  bagi  pengguna teknologi  informasi.  Untuk  menghindari  pesan yang dikirimkan jatuh pada pihak-pihak yang tidak berkepentingan dan terjadi penyalahgunaan terhadap pesan [1].
Banyak  cara  yang  dapat  dilakukan  untuk menjaga  keamanan  dan  kerahasian  pesan.  Pertama menggunakan  teknik  kriptografi,  yakni  dengan menyandikan pesan dengan menggunakan algoritma  tertentu.  Tetapi  dengan  menyandikan pesan, maka pesan akan nampak sebagai kode-kode aneh  yang  justru  akan  membuat  penasaran  bagi orang  yang  membacanya,  yang  akhirnya  akan berusaha  untuk  mengetahui  kode-kode  aneh tersebut.  Teknik  lain  adalah steganografi dengan menyisipkan  pesan  ke  media  lain,  sehingga  pesan tersebut akan “tersembunyi” dan yang akan nampak
adalah media lain yang digunakan untuk menyisipkan pesan [2].
Beberapa  metode  yang  digunakan  pada steganografi adalah Least  Significant  Bit (LSB), Algorithms and Transformation , Redundant Pattern Encoding , Spread  Specturm  method  dan  End  of File [3].  Metode  yang  umum  digunakan  dalam steganografi adalah Least  Significant  Bit (LSB). Untuk  media steganografi yang  digunakan  bisa berupa citra, audio , dan  video  sebagai cover untuk menyembunyikan pesan [4, 5]. Penelitian-penelitian sebelumnya terkait steganografi menggunakan  metode  LSB  sudah banyak  dilakukan.  Dedi  Darwis  menggunakan metode  LSB  untuk menyisipkan  pesan berupa teks ke  dalam cover berupa  citra  [6].  Asep  Saefullah, Himawan,  Nazori  Agani  menggunakan  metode LSB  untuk  menyisipkan  pesan  berupa  teks  ke dalam cover berupa citra [7].
Pada  penelitian  ini,  sama  seperti  penelitian sebelumnya,  menggunakan  metode  LSB  untuk menyisipkan  pesan  berupa  citra  ke cover berupa citra. Untuk meningkatkan kemampuan LSB dalam menyisipkan  pesan  berupa  citra  ke cover berupa citra,  ditambahkan  algoritma  Modifikasi  Bit  pada cover dan  pesan  sebelum  dilakukan  penyisipan menggunakan metode LSB.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  akan  dilakukan menggunakan cover dan  pesan  berupa  citra  yang terdapat  3  komponen  di  dalamnya  yaitu  R,  G,  dan B.  Pada  penelitian  ini  terdiri  dari  3  proses,  yaitu penyisipan,  ekstraksi  dan  pengujian.  Proses penyisipan  adalah  proses  menyisipkan  pesan  ke dalam  media cover ,  sedangkan  proses  ekstraksi adalah  proses  pengambilan  kembali  pesan  dari media cover [8, 9].
Proses steganografi ditunjukkan pada Gambar 1. Citra Cover Citra Pesan Proses Penyisipan
Citra Stego
Proses Ekstraksi Citra Pesan Hasil Ekstraksi Pengujian Performansi
Gambar 1. Diagram Alir Proses Steganografi
Pada Gambar 1 dapat dilihat bahwa setelah dilakukan  proses  penyisipan  dan  ekstraksi.  Lalu dilakukan  proses  pengujian  performansi  dengan membandingkan  citra cover dengan  citra stego menggunakan  koefisien  korelasi  dan  PSNR  dan membandingkan  citra  pesan  dengan  citra  hasil ekstraksi  menggunakan  koefisien  korelasi  dan MAPE.
Proses  pengujian  performansi  ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Alir Proses Pengujian

## Proses Penyisipan
Pada  Gambar  1  dapat  dilihat  bahwa  dalam proses  penyisipan  dilakukan  beberapa  proses. Pertama  dilakukan  metode  modifikasi  bit  yang didalamnya terdiri dari proses mencari komplemen, proses operasi AND antar bit, dan proses geser bit. Kemudian  dilakukan  metode  LSB  yaitu  proses operasi  OR  antar  bit  untuk  melakukan  penyisipan pesan berupa citra ke dalam cover berupa citra.
Metode modifikasi bit adalah metode untuk mengubah  bit  dari  nilai  piksel citra cover dan citra pesan.  Proses  modifikasi  dilakukan  dua  kali  yaitu sebelum  proses  penyisipan  pesan  terhadap cover dan  dilakukan  kembali  sesudah  dilakukan  proses penyisipan.  Modifikasi  bit  menggunakan  metode Least  Significant  Bit (LSB)  berdasarkan jumlah  bit yang diinputkan yaitu 1 hingga 4.
Proses penyisipan ditunjukkan pada Gambar 3.
Mulai
Input Citra Cover, Citra Pesan, dan Jumlah Bit Citra Stego Selesai Komplemen Operasi OR Antar Bit Operasi AND Antar Bit Geser Bit Modifikasi Bit LSB
Gambar 3. Diagram Alir Proses Penyisipan

## Komplemen
Proses komplemen adalah proses mengubah bit  yang  berangka  0  menjadi  berangka  1  dan  yang berangka  1 menjadi  berangka  0  dari  hasil  konversi ke  biner  2 Jumlah  Bit -  1,  sebagai  pembanding  untuk proses  AND  antar  bit.  Dimana  jumlah  bit  adalah jumlah  bit  yang  disisipkan  dari  pesan  ke  dalam cover berdasarkan inputan 1 hingga 4.  Hasil proses mencari komplemen ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Proses Komplemen

## Operasi AND Antar Bit Citra Cover
Proses  operasi  AND  antar  bit  adalah  proses operasi  AND  antar  bit  dari  hasil  konversi  ke  biner nilai  piksel cover dengan  hasil  biner  setelah dikomplemen  dari  2 Jumlah  Bit -  1.  Proses  operasi AND antar bit bertujuan untuk menetralkan bit dari hasil  konversi  ke  biner  nilai  piksel  citra cover sesuai  dengan  jumlah  bit  yang  ingin  diinputkan yaitu 1 hingga 4, agar ketika pesan disisip ke cover, bit  dari co ver  tidak  ikut  tergabung  sehingga merusak pesan. Hasil proses operasi AND antar bit. ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Proses Operasi AND Cover

## Geser Bit Citra Pesan
Proses geser bit adalah proses menggeser bit dari  hasil  konversi  ke  biner  nilai  piksel  citra  pesan sebanyak  Jumlah  Bit  -  8  karena  hasilnya  akan menghasilkan  bilangan  negatif  maka  akan  digeser ke  kanan.  Proses  geser  bit  bertujuan  untuk mengubah  jumlah  bit  dari  hasil  konversi  ke  biner nilai  piksel  citra  pesan  menjadi  sesuai  dengan
jumlah  bit  diinputkan  yang  ingin  disisipkan  ke cover yaitu 1 hingga 4. Nilai bit yang telah digeser hanya diambil dari rentang 1 hingga 8 bit, jika tidak berada  pada  rentang  1  hingga  8  bit  maka  bit tersebut  tidak  dianggap.  Hasil  proses  geser  bit ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Proses Geser Bit Pesan

## Operasi OR Antar Bit
Proses  operasi  OR  antar  bit  adalah  proses menyisipkan  pesan  berupa  citra  ke  dalam cover berupa citra yang telah melalui proses menggunakan metode modifikasi bit. Pada umumnya  dalam  metode  LSB,  bit  yang  akan disisipkan  pada  bit  paling  kecil  pada  biner  yang terletak  pada  paling  kanan  [10-12].  Namun  dalam metode  LSB  yang  telah  dioptimalkan  dengan metode modifikasi bit, dapat melakukan penyisipan pada bit yang paling kanan saja atau hingga 3 bit ke kiri  pada cover .  Hasil  proses  OR  antar  bit  untuk melakukan  proses  penyisipan  menggunkan  metode LSB  dengan  hasil  konversi  ke  biner  nilai  piksel cover dan  pesan  yang  telah  melalui  proses menggunakan  metode  modifikasi  bit  ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Proses Geser Bit Pesan

## Proses Ekstraksi
Pada  Gambar  1  dapat  dilihat  bahwa  dalam proses  ekstraksi  dilakukan  beberapa  proses. Pertama  dilakukan  metode  LSB  yaitu  proses
operasi  AND  antar  bit  untuk  melakukan  ekstraksi pesan  berupa  citra  dari  dalam cover berupa  citra. Kemudian  dilakukan  metode  modifikasi  bit  yaitu proses  geser  bit  untuk  mengubah  bit  dari  nilai piksel pesan menjadi 8 bit kembali. Proses ekstraksi ditunjukkan pada Gambar 8.
Mulai Input Citra Stego dan Jumlah Bit Citra Pesan Hasil Ekstraksi Selesai Operasi AND Antar Bit Geser Bit LSB Modifikasi Bit
Gambar 8. Diagram Alir Proses Ekstraksi

## Operasi AND Antar Bit Citra Stego
Proses  operasi  AND  antar  bit  adalah  proses ekstraksi  pesan  berupa  citra  dari  dalam cover berupa  citra.  Berikut  adalah  contoh  proses  AND antar  bit  untuk  melakukan  proses  ekstraksi menggunkan metode LSB dengan hasil konversi ke biner  nilai  piksel  citra  stego  dan  hasil  konversi  ke biner  2 Jumlah  Bit -  1.  Dimana  jumlah  bit  yang  telah diinputkan pada proses penyisipan yaitu 1 hingga 4. Hasil  proses  operasi  AND  antar  bit  citra  stego ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Hasil Proses Operasi AND Stego

## Geser Bit Citra Hasil Ekstrak
Proses  geser  bit  adalah  proses  menggser  bit dari  hasil  konversi  ke  biner  nilai  piksel  citra  pesan setelah  diekstraksi  dari  citra  stego  sebanyak  8  - Jumlah  Bit  karena  hasilnya  akan  menghasilkan bilangan  positif  maka  digeser  ke  kiri.  Proses  geser bit bertujuan untuk mengubah jumlah bit dari hasil konversi  ke  biner  nilai  piksel  citra  pesan  setelah diekstraksi  pada  citra  stego  menjadi  8  bit  kembali. Bit yang telah digeser hanya diambil dari rentang 1 hingga  8  bit,  sebab  bit  ke  9  dan  seterusnya  adalah berangka  0  maka  jika  tidak  diambil  tidak  akan berpengaruh.  Hasil  proses  geser  bit  ditunjukkan pada Gambar 10.
Gambar 10. Hasil Proses Geser Bit Pesan

## Proses Pengujian Performansi
Pada  Gambar  2  dapat  dilihat  bahwa  proses pengujian  performansi  menggunakan  Koefisien Korelasi,  MAPE  dan  PSNR.  proses  pengujian performansi  dengan  membandingkan  citra cover dengan citra stego menggunakan koefisien korelasi dan PSNR dan membandingkan citra pesan dengan citra  hasil  ekstraksi  menggunakan  koefisien korelasi dan MAPE.

## Koefisien Korelasi
Koefisien korelasi digunakan untuk mencari hubungan  dan  membuktikan  hipotesis  hubungan dua  variabel  bila  data  kedua  variabel  interval  atau ratio,  dan  sumber  data  dari  dua  variabel  tersebut adalah  sama.  Koefisien  korelasi  juga  dapat digunakan untuk menguji kemiripan dari dua image yang berbeda [13].
Rumus  koefisien  korelasi  dinyatakan  dalam rumus (1).
𝑟 = ∑ ∑ (𝐴𝑚𝑛− 𝐴)(𝐵𝑚𝑛− 𝐵) 𝑛 𝑚 (∑ ∑ (𝐴𝑚𝑛− 𝐴) 𝑛 𝑚 )(∑ ∑ (𝐵𝑚𝑛− 𝐵) 𝑛 𝑚 ) (1) Untuk dapat memberikan penafsiran terhadap koefisien korelasi yang ditemukan tersebut besar  atau  kecil,  maka  dapat  berpedoman  pada ketentuan yang tertera pada Tabel 1 sebagai berikut [14].
Tabel 1. Interprestasi Terhadap Koefisien Korelasi Interval Koefisien Tingkat Hubungan 0,00 – 0,199 Sangat Rendah 0,20 – 0,399 Rendah 0,40 – 0,599 Sedang 0,60 – 0,799 Kuat 0,80 – 1,000 Sangat Kuat

## Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) adalah persentase rata-rata perbedaan absolut antara citra  asli  dan  citra  manipulasi  untuk  pengukuran kinerja perubahan tingkat keunikan [15-17].
Rumus Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) dinyatakan dalam rumus (2).
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑀.𝑁 ∑ ∑ | 𝑥(𝑖,𝑗)−𝑦(𝑖,𝑗) 𝑥(𝑖,𝑗) | 𝑁 𝑗=1 𝑀 𝑖=1 (2)

## Peak Signal to Noise Ratio (PSNR)
Mean Square Error (MSE) merupakan rata- rata dari selisih kuadrat citra asli dengan citra yang telah disisipkan pesan (citra hasil manipulasi)  [10].
Rumus Mean Square Error (MSE) dinyatakan dalam rumus (3).
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑀.𝑁 ∑ ∑ [𝑓(𝑥, 𝑦) − 𝑓 ′ (𝑥, 𝑦)] 2 𝑁 𝑌=1 𝑀 𝑋=1 (3)
Setelah diperoleh nilai MSE maka nilai Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) dapat dihitung, yang dimana  PSNR  adalah  perbandingan  antara  nilai maksimum  dari  sinyal  yang  diukur  dengan besarnya  nilai error yang  berpengaruh  pada  sinyal tersebut.  PSNR  yang  lebih  tinggi  menunjukkan bahwa  kualitas  citra  hasil  lebih  baik  dan  hampir sama dengan citra originalnya [18].
Rumus Peak  Signal  to  Noise  Ratio (PSNR) dinyatakan dalam rumus (4).
𝑃𝑆𝑁𝑅 = 10𝑙𝑜𝑔 10 [ 𝐶2𝑚𝑎𝑥 𝑀𝑆𝐸 ] (4)
Untuk dapat memberikan penafsiran terhadap PSNR yang ditemukan tersebut besar atau kecil, maka dapat berpedoman pada ketentuan yang tertera  pada  Tabel  2  berdasarkan  nilai  MSE  0,1 sampai  15  dengan  kualitas  baik  sekali,  nilai  MSE lebih  dari  15  sampai  30  dengan  kualitas  baik  dan nilai MSE lebih dari 30 dengan kualitas buruk.
Tabel 2. Interprestasi Terhadap PSNR Nilai PSNR Kualitas 36,3699 - 58,1308 Baik Sekali 33,3596 - 36,3698 Baik Kurang dari 33,3596 Buruk

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  mengetahui  bagaimana  metode modifikasi  bit  berkerja  untuk  mengoptimalkan metode LSB. Berikut adalah hasil dan pembahasan penerapan  dan  pengujian  metode  modifikasi  bit digabungkan dengan metode LSB.

## Data Penelitian
Pada  penelitian  ini cover yang  digunakan berupa  citra  digital  RGB  berisi  objek  gunung  dan pesan  yang  digunakan  berupa  citra  digital  RGB berisi  objek  tulisan.  Keduanya  memiliki  resolusi 512x384  piksel  denga  format  JPG  dan  PNG  yang bersumber dari www.kaggle.com .
JPG PNG
JPG PNG Gambar 12. Dataset Citra Pesan
Proses Penyisipan Proses  penyisipan  pesan  berupa  citra  ke dalam cover berupa  citra  dimana  dalam  proses  ini terdapat  beberapa  rangkaian  proses  yang  akan dilakukan dan menghasilkan citra stego.
Sebelum  melakukan  proses  penyisipan terlebih  dahulu  memilih  citra  sebagai  citra cover yang ingin digunakan. Setelah memilih citra cover , selanjutnya  memilih  citra  pesan  yang  ingin disisipkan  pada  citra cover .  Citra cover dan  citra pesan ditunjukkan pada Gambar 11 dan Gambar 12.
Setelah  memilih  citra cover dan  citra  pesan maka  akan  dilakukan  proses  penyisipan.  Dalam proses  penyisipan  sebelum  melakukan  penyisipan menggunakan  metode  LSB  terlebih  dahulu  citra cover dan  citra  pesan  diproses  dengan  metode modifikasi bit. Dalam proses metode modifikasi bit terdiri dari proses pencarian komplemen berdasarkan  inputan  jumlah  bit  1  hingga  4  yang ingin disisipkan.  Kemudian hasil  konversi  ke  biner dari komplemen akan dilakukan operasi AND antar bit  dengan  hasil  konversi  ke  biner  nilai  piksel cover .  Kemudian  pada  citra  pesan  akan  dilakukan proses geset bit.
Setelah  dilakukan  proses  dari  metode modifikasi  bit.  Selanjutnya  dilakukan  penyisipan menggunakan  metode  LSB.  Dalam  proses  metode LSB terdapat proses operasi OR antar bit yang akan mengoperasikan  OR  antara  bit  hasil  konversi  ke biner  citra cover dan  citra  pesan  setelah  dilakukan modifikasi  bit.  Dimana  dari  proses  tersebut  akan menghasilkan  citra  stego.  Hasil  citra  stego ditunjukkan pada Gambar 13.
JPG PNG 1 Bit 2 Bit
3 Bit 4 Bit Gambar 13. Citra Stego
Proses Ekstraksi
Proses ekstraksi merupakan proses pengambilan  pesan  berupa  citra  dari  dalam  citra stego.  Dimana  dalam  proses  ini  terdapat  beberapa rangkaian  proses  yang  akan  dilakukan  dan menghasilkan citra pesan hasil ekstraksi.
Sebelum melakukan proses ekstraksi terlebih  dahulu  membutuhkan  citra  stego  hasil penyisipan.  Setelah  terdapat  citra  stego  maka dilakukan  proses  ekstraksi.  Dalam  proses  ekstraksi menggunakan  metode LSB akan  dilakukan  operasi AND  antar  bit  antara  hasil  konversi  ke  biner  dari 2 Jumlah  Bit -  1  dengan  hasil  konversi  ke  biner  nilai piksel dari citra stego.
Setelah didapatkan hasil ekstraksi menggunakan  metode  LSB.  Selanjutnya  dilakukan proses menggunakan metode modifikasi bit. Dalam proses  metode  modifikasi  bit  terdapat  proses  geser bit  yang akan menggeser  bit  dari  hasil  konversi  ke biner  nilai  piksel  citra  pesan  hasil  ekstraksi.  Hasil ekstraksi  setelah  digeser  ditunjukkan  pada  Gambar 14.
JPG PNG 1 Bit
2 Bit 3 Bit 4 Bit
Gambar 14. Citra Pesan 2 Hasil Ekstrak

## Pengujian Performansi
Pengujian  performansi  untuk  mengetahui perubahan  yang  terjadi  pada  citra  sebelum  dan sesudah  proses  penyisipan  pesan  dan  proses ekstraksi  pesan,  menggunakan  Koefisien  Korelasi, MAPE  dan  PSNR.  Untuk  hasil  pengujian performansi  ditunjukkan  pada  Tabel  3  sampai Tabel 6.
Tabel 3. Pengujian Performansi Citra Cover dan Citra Stego dengan Koefisien Korelasi
Format Cover Format Stego Jumlah Bit Koefisien Korelasi Antar Piksel Antar Baris Antar Kolom Antar Diagonal JPG JPG 1 0,9956 0,9992 1,0000 0,9968 2 0,9954 0,9980 0,9999 0,9964 3 0,9946 0,9935 0,9997 0,9961 4 0,9908 0,9768 0,9989 0,9939 PNG PNG 1 0,9999 0,9995 1,0000 0,9999 2 0,9996 0,9982 1,0000 0,9997 3 0,9982 0,9938 0,9998 0,9987 4 0,9925 0,9768 0,9989 0,9950
Tabel 4. Pengujian Performansi Citra Cover dan Citra
Stego dengan PSNR Format Cover Format Stego Jumlah Bit PSNR Predikat JPG JPG 1 39,1361 Baik Sekali 2 38,9042 Baik Sekali 3 38,1079 Baik Sekali 4 35,7320 Baik PNG PNG 1 55,9179 Baik Sekali 2 48,9346 Baik Sekali 3 42,8982 Baik Sekali 4 36,7695 Baik Sekali
Pada  Tabel  3  dapat  dilihat  bahwa  semakin banyak  jumlah  bit  yang  disisipkan  dalam  proses penyisipan  maka  nilai  koefisien  korelasi  antar piksel, baris, kolom dan diagonal, nilainya semakin menjauh  dari  1  yang  menunjukkan  tingkat kemiripan  dengan  citra  asli  yang  semakin  berbeda. Nilai  koefisien  korelasi  antar  piksel,  baris,  kolom dan  diagonal  bernilai  linear,  dimana  nilai  dari koefisien  korelasi baris,  kolom dan  diagonal  masih mendekati  nilai  koefisien  korelasi  antar  piksel. Berdasarkan  Tabel  1  bahwa  interprestasi  koefisien korelasi  pada  citra  dengan  format  JPG  dan  PNG masih memiliki tingkat hubungan sangat kuat. Nilai koefisien  korelasi  antar  piksel  tertinggi  pada  citra dengan format PNG dengan penyisipan berjumlah 1 bit  yaitu  0,9999  dan  nilai  koefisien  korelasi  antar piksel  terendah  pada  citra  dengan  format  PNG dengan  penyisipan  berjumlah  4  bit  yaitu  0,9925 sedangkan  nilai  koefisien  korelasi  antar  piksel tertinggi  pada  citra  dengan  format  JPG  dengan penyisipan  berjumlah  1  bit  yaitu  0,9956  dan  nilai koefisien  korelasi  antar  piksel  terendah  pada  citra dengan format JPG dengan penyisipan berjumlah 4 bit yaitu 0,9908.
Pada  Tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  Nilai PSNR  yang  juga  semakin  menurun  menunjukkan tingkat  kemiripan  dengan  citra  asli  yang  juga semakin  berbeda.  Berdasarkan  Tabel  2  bahwa interprestasi nilai PSNR yang ada pada citra dengan format  PNG  semua  memiliki  kualitas  baik  sekali sedangkan  pada  citra  dengan  format  JPG  memiliki kualitas  baik  sekali  dan  baik.  Nilai  PSNR tertinggi pada  citra  dengan  format  PNG  dengan  penyisipan berjumlah  1  bit  yaitu  55,9179  dan  Nilai  PSNR terendah  pada  citra  dengan  format  PNG  dengan penyisipan  berjumlah  4  bit  yaitu  36,7695 sedangkan  nilai  PSNR  tertinggi  pada  citra  dengan format  JPG  dengan  penyisipan  berjumlah  1  bit yaitu  39,1361  dan  nilai  PSNR  terendah  pada  citra dengan format  JPG dengan penyisipan berjumlah 4 bit  yaitu  35,7320.  Dapat  dilihat  bahwa nilai  PSNR dan  nilai  Koefisien  Korelasi  juga  linear,  dimana nilai  tertinggi  dan  terendah  jatuh  pada  jumlah  bit yang sama.

## Tabel 5. Pengujian Performansi Citra Pesan dan Citra Hasil Ekstrak dengan Koefisien Korelasi
Format Pesan Format Ekstrak Jumlah Bit Koefisien Korelasi Antar Piksel Antar Baris Antar Kolom Antar Diagonal JPG JPG 1 0,0006 0,0399 0,0083 0,0020 2 0,0058 0,1506 0,0683 0,0151 3 0,0552 0,5179 0,0732 0,1067 4 0,1806 0,8599 0,1821 0,2891 PNG PNG 1 0,8793 0,8970 0,9201 0,8966 2 0,9661 0,9670 0,9822 0,9698 3 0,9896 0,9857 0,9992 0,9923 4 0,9980 0,9979 0,9996 0,9982 Tabel 6. Pengujian Performansi Citra Pesan dan Citra Hasil Ekstrak dengan MAPE
Format Pesan Format Ekstrak Jumlah Bit MAPE Antar Baris Antar Kolom Antar Diagonal JPG JPG 1 0,4877 0,5215 2,3082 2 0,4000 0,3045 2,4949 3 0,3776 0,2096 2,7474 4 0,3221 0,1667 2,7855 PNG PNG 1 0,5593 0,4738 0,5727 2 0,2526 0,2080 0,3094 3 0,1039 0,0905 0,1694 4 0,0530 0,0431 0,1085
Pada  Tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  semakin banyak  jumlah  bit  yang  disisipkan.  Dalam  proses ekstraksi nilai koefisien korelasi antar piksel, baris, kolom,  diagonal,  nilainya  semakin  mendekati  1 yang  menunjukkan  tingkat  kemiripan  dengan  citra asli  yang  juga  semakin  mirip.  Nilai  koefisien korelasi  antar  piksel,  baris,  kolom  dan  diagonal bernilai  linear,  dimana  nilai  dari  koefisien  korelasi baris,  kolom  dan  diagonal  juga  masih  mendekati nilai  koefisien  korelasi  antar  piksel.  Berdasarkan Tabel 1 bahwa interprestasi koefisien korelasi citra dengan  format  JPG  memiliki  rata-rata  tingkat hubungan  sangat  rendah  sedangkan  citra  dengan
format  PNG  semua  memiliki  tingkat  hubungan sangat  kuat.  Nilai  koefisien  korelasi  antar  piksel tertinggi  pada  citra  dengan  format  PNG  dengan penyisipan  berjumlah  4  bit  yaitu  0,9980  dan  nilai koefisien  korelasi  antar  piksel  terendah  pada  citra dengan format PNG dengan penyisipan berjumlah 1 bit  yaitu  0,8793  sedangkan  nilai  koefisien  korelasi antar piksel tertinggi  pada citra dengan format JPG dengan penyisipan berjumlah 4 bit yaitu 0,1806 dan nilai  koefisien  korelasi  antar  piksel  terendah  pada citra  dengan  format  JPG  dengan  penyisipan berjumlah 1 bit yaitu 0,0006.
Pada  Tabel  6  nilai  MAPE  baris,  kolom  dan diagonal  nilainya  semakin  mendekati  0  yang menunjukkan  tingkat  kemiripan  dengan  citra  asli yang  juga  semakin  mirip.  Nilai  MAPE  terendah pada citra dengan format PNG dengan penyisipan 4 bit yaitu 0,0530 dan nilai MAPE tertinggi pada citra dengan format PNG dengan penyisipan berjumlah 1 bit  yaitu  0,5593  sedangkan  nilai  MAPE  terendah pada  citra  dengan  format  JPG  dengan  penyisipan berjumlah  4  bit  yaitu  0,3221  dan  nilai  MAPE tertinggi  pada  citra  dengan  format  JPG  dengan penyisipan  berjumlah  1  bit  yaitu  0,4877.  Dapat dilihat  bahwa  nilai  MAPE  dan  nilai  Koefisien Korelasi  juga  linear,  dimana  nilai  tertinggi  dan terendah  jatuh  pada  format  dan  jumlah  bit  yang sama.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  pada  proses  penyisipan  dengan  citra cover  dan  citra  pesan  menggunakan  format  antara JPG  dan  JPG  atau  antara  PNG  dan  PNG berdasarkan  pengujian  performansi  menggunakan koefisien  korelasi  dan  PSNR  yang  menghasilkan nilai  tertinggi  adalah  penyisipan  dengan  format PNG  berjumlah  1  bit.  Pada  proses  ekstraksi menggunakan  format  JPG  atau  PNG  berdasarkan pengujian  performansi  menghasilkan  koefisien korelasi  tertinggi  dan  MAPE  terendah  adalah proses  ekstraksi  dengan  format  PNG  berjumlah  4 bit.
Dari pengujian didapatkan kesimpulan bahwa  semakin  banyak  bit  yang  disisipkan  dalam proses  penyisipan  maka  kualitas cover akan semakin  menurun  tetapi  hasil  ekstraksi  semakin tinggi  tingkat  keberhasilannya  dalam  kembalinya pesan  dan  format  PNG  adalah  format  citra  yang terbaik  dalam  melalui  proses  penyisipan  dan ekstraksi.
Adapun  saran  pada  penelitian  ini  bahwa pesan  yang  disisipkan  pada  penelitian  ini  hanya disisipkan  namun  pesan  tidak  terenkripsi  yang artinya  saat  pesan  didapat  oleh  orang  lain  selain penerima  maka  pesan  akan  langsung  diketahui, Untuk  selanjutnya  bisa  dikembangkan  dengan mengenkripsi pesan terlebih dahulu setelah melalui proses  dengan  metode  modifikasi  dan  sebelum
dilakukan  proses  penyisipan  dengan  metode  LSB agar tingkat keamanan lebih terjamin dan algoritma geser bit dapat lebih dioptimalkan lagi dalam proses penyisipan  agar  dapat  menghasilkan  proses ekstraksi yang lebih sempurna.

## 5. REFERENSI
[1]  S.  Anwar,  "Implementasi  Pengamanan  Data Dan  Informasi  Dengan  Metode Steganografi LSB Dan Algoritma Kriptografi AES," Jurnal Format, vol. 6, 2017.
[2]  Z. I. NISWATI, " Steganografi Berbasis Least Significant  Bit  (LSB)    Untuk  Menyisipkan Gambar  Ke  Dalam  Citra  Gambar," Faktor Exacta, vol. 5, 2017.
[3]  T. I. Widyawan, "Pengamanan Pesan Steganografi Dengan  Metode  LSB  Berlapis Enkripsi," Jurnal  Ilmu  Komputer, vol.  3, 2018.
[4]  B.  V.  Indriyono,  "Penerapan  Keamanan Penyampaian  Informasi  Melalui  Citra  dengan Kriptografi  Rijndael  dan Steganografi LSB,"
Citec Journal, vol. 3, 2016.
[5]  K.  K.  Mrs.  Kavitha,  Ashwini  Koshti,  Priya Dunghav, "Steganography Using Least Signicant Bit Algorithm," Engineering Research  and  Applications  (IJERA), vol.  2, 2012.
[6]  D. Darwis,
"Implementasi Teknik Steganografi Least Significant Bit (LSB) Dan Kompresi Untuk Pengamanan Data Pengiriman Surat Elektronik," Jurnal TEKNOINFO, vol. 10, 2016.
[7]  H.  Asep  Saefullah,  Nazori  Agani,  "Aplikasi Steganografi Untuk  Menyembunyikan  Teks Dalam  Media  Image  Dengan  Menggunakan Metode  Lsb," Seminar  Nasional  Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan, 2012.
[8]  M.  A.  Endang  Ratnawati  Djuwitaningrum, "Teknik Steganografi
Pesan Teks Menggunakan  Metode  Least  Significant  Bit dan Algoritma Linear Congruential
Generator," JUITA, vol. 4, 2016.
[9]  G.  W.  S.  Siti  Rohayah,  Oman  Somantri, "Aplikasi Steganografi Untuk  Penyisipan
Pesan," Jurnal Informatika, vol. 9, 2015. [10]  R. V. F. Mulyanto, Arief  Bramanto Wicaksono  Putra,  "Penyisipan  Pesan  Teks pada Citra Menggunakan Metode LSB dan 2-
Wrap  Length," Seminar  Nasional  APTIKOM (SEMNASTIK), 2019.
[11]  A.  F.  O.  Gaffar,  A.  B.  W.  Putra,  and  R. Malani,  "The  Multi  Layer  Auto  Encoder Neural  Network  (ML-AENN)  for  Encryption and Decryption of Text Message," in 2019 5th
International  Conference  on  Science  in
Information Technology (ICSITech) , 2019, pp. 128-133.
[12]  A.  B.  W.  Putra,  M.  T.  Jufri,  D.  Lantara,  A. Assyauqi,  A.  Wajiansyah,  and  A.  Pranolo, "Steganography  for  Data  Hiding  in  Digital Audio Data using Combined Least Significant Bit and 4-Wrap Length Method," in 2018 2nd East  Indonesia  Conference  on  Computer  and Information  Technology  (EIConCIT) ,  2018, pp. 336-339.
[13]  A.  B. W.  P.  Achmad  Fanany  Onnilita  Gaffar, Modul Ajar Pengolahan Citra Digital , 2017.
[14]  C.  V.  Bertan,  "Pengaruh  Pendayagunaan Sumber  Daya  Manusia  (Tenaga  Kerja) Terhadap  Hasil  Pekerjaan  (Studi  Kasus Perumahan  Taman  Mapanget  Raya(Tamara))
" Jurnal Sipil Statik, vol. 4, p. 15, 2016.
[15]  A.  B. W.  P.  Achmad  Fanany  Onnilita  Gaffar, Agusma  Wajiansyah,  Supriadi,  "Texture Feature  Extraction  based  on  Local  Weighting Pattern (LWP) using Fuzzy Logic Approach,"
International Journal of Computer
Applications, vol. 179, 2018.
[16]  S.  K.  Atanu  Sarkar,  "Image  Steganography using  Password  Based  Encryption  Technique to  secure  e-Banking  Data," International Journal of Applied Engineering Research, vol. 13, 2018.
[17]  S.  Arief  Bramanto  Wicaksono  Putra,  Aji Prasetya  Wibawa,  Andri  Pranolo,  Achmad Fanany  Onnilita  Gaffar,  "Modification  of  a gray-level  dynamic  range  based  on  a  number of  binary  bit  representation  for  image compression," Science in Information Technology Letters, vol. 1, 2020.
[18]  S.  M.  Nitin  Jain,  Shikha  Dubey,  "Image Steganography  Using  LSB  and  Edge  – Detection  Technique," International  Journal of  Soft  Computing  and  Engineering  (IJSCE), vol. 2, 2012.